仕事での使い方 AIに図解を作らせる｜画像生成では作れない図の作り方
手順や関係を示す図を画像生成で作ろうとすると、文字が崩れて使えません。図はコードで書かせるものです。何を使えばよいのかと、頼み方を整理します。
2026-07
仕事での使い方 
AIの仕組みと用語 拡散モデルとは｜画像生成AIがノイズから絵を作る仕組み
画像生成AIは、絵を描いているのではありません。砂嵐のようなノイズから、少しずつノイズを取り除いて絵を浮かび上がらせています。拡散モデルの考え方と、それが手元のパソコンで動くようになった転機を整理します。
仕事での使い方 AIで資料の下書きを作る｜そのまま使えない部分をどう埋めるか
提案書や報告書の下書きをAIに作らせると、形は整っているのに中身が薄い。その原因と、手を入れるべき箇所ははっきりしています。使える資料にするまでの分担を整理します。
費用と料金 AIの規約変更に備える｜使えなくなる前にやっておくこと
料金が上がる、機能が終わる、規約が変わる。この分野では珍しくない出来事です。実際に起きてから慌てないために、何を記録し、何を分散させておくかを整理します。
AIの仕組みと用語 エンベディングとベクトル検索とは｜意味で探す仕組み
「有給の申請方法」で検索して「休暇取得の手続き」という文書が見つかる。キーワードが一致していないのに探せるのは、文章を数値の並びに変換しているからです。エンベディングとベクトル検索の考え方と、つまずきどころを整理します。
社内での導入と運用 AI導入でつまずく5つのところ｜先に知っておくと避けられる
AIを業務に入れようとして止まる場所は、だいたい決まっています。技術の問題ではなく、決めていなかったことが原因になる。導入の前に押さえておけば避けられる5つを整理します。
指示の書き方 プロンプトを保存して使い回す｜毎回書かないための整理
同じような指示を毎回ゼロから書いていると、そのうち面倒になって使わなくなります。うまくいった指示をどう残し、どう育てるか。運用の形を整理します。
指示の書き方 プロンプトで結果が変わるのはどこか｜効く指示と効かない指示
プロンプトのコツとして語られていることの多くは、実際には出力を変えていません。逆に、地味なのに確実に効く指示があります。論文や公式資料で裏の取れている範囲に絞って、どこを触ると結果が動くのかを整理します。
仕事での使い方 AIに翻訳させるときの注意｜従来の機械翻訳との違い
生成AIの翻訳は、従来の機械翻訳と性質が違います。文脈をまたいで訳せる反面、書かれていないことを補ってしまう。この差がどこから来るのかと、業務で使うときの手当てを整理します。
画像・動画・音声 AIで写真を編集する｜できることとできないことの境目
写真の一部だけを直す、背景を差し替える、いらないものを消す。AIの画像編集は実用の域に入りましたが、うまくいく修正と崩れる修正がはっきり分かれます。その境目を整理します。
費用と料金 AIの費用を月ごとに管理する｜請求が読めない理由と対処
AIの利用料は、使うまでいくらになるか分かりません。しかも明細が細かく出ないサービスが多い。どこで費用が膨らむのか、月ごとに把握するために何を記録すればよいのかを、実務の観点から整理します。
法務とルール AI画像の商用利用｜規約のどこを読めばよいか
生成した画像を仕事で使ってよいのか。答えはサービスごとの規約に書かれていますが、読む場所が決まっています。権利の帰属、プラン、解約後の扱い。確認すべき5か所と、法律側の注意点を整理します。
費用と料金 AI動画の料金はなぜ高いのか｜秒単位で課金される理由
画像は1枚数円なのに、動画は数秒で数百円。この差には仕組みの理由があります。何が計算量を押し上げているのかと、費用を抑える現実的な手順を整理します。
AIの仕組みと用語 蒸留とは｜小さいモデルが大きいモデルに追いつく仕組み
蒸留は、大きなモデルが持っている判断のしかたを、小さなモデルに写し取る技術です。2015年にHintonらが提案した考え方が、いまの軽量モデルの土台になっています。何をどう受け渡しているのか、そして利用者から見て何が変わるのかを整理します。